Bengio深度学习著作:北大翻译版概览
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"Bengio深度学习北大翻译版是深度学习大神Yoshua Bengio的著作,由北京大学翻译的中文版本。该书是深度学习领域的经典教材,旨在介绍深度学习的基础理论和应用实践。目前提供的内容为草案,仅供学习使用,不可用于商业目的。可以在GitHub上找到该书的中文版资源链接:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese。"
《深度学习》这本书首先介绍了深度学习的基本概念和历史背景,包括神经网络的演变、数据量的增长、模型规模的扩大以及深度学习在精度和实际应用中的显著提升。书中的第一部分专注于应用数学和机器学习的基础,帮助读者建立必要的数学知识。
第二章讲解了线性代数,这是理解深度学习模型的基础。章节涵盖了标量、向量、矩阵和张量的概念,矩阵和向量的乘法,单位矩阵和逆矩阵,线性相关和生成子空间,范数,特殊类型的矩阵和向量(如正交矩阵、对角矩阵等),特征分解,奇异值分解,Moore-Penrose伪逆,以及迹运算和行列式的计算。其中,特征分解和奇异值分解在机器学习中有着广泛的应用,如PCA(主成分分析)。
第三章深入概率和信息论,解释了为何在机器学习中使用概率模型。书中讨论了随机变量、概率分布(包括离散型和连续型)、边缘概率、条件概率及其链式法则,独立性和条件独立性,以及期望、方差和协方差等基本概念。此外,还介绍了几种常见的概率分布,如Bernoulli分布(二项分布)、Multinoulli分布(多项式分布)和高斯分布(正态分布),这些都是构建和理解概率模型的关键。
这些内容为深度学习的学习者提供了扎实的数学基础,使他们能够理解和实现复杂的深度学习算法。通过北京大学的专业翻译,中国读者可以更方便地接触到这本重要的深度学习著作。
2016-12-16 上传
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